GLM-5.2は、Zhipu AIが開発した7500億パラメータのオープンソース大規模言語モデルで、費用対効果と長期間にわたるタスク実行に焦点を当てたコーディングタスク向けに設計されています。
注目ポイント
Stork’s verdict on GLM-5.2
GLM-5.2 reviewed by Stork AI · stork.ai/ja/glm-5-2
APIドキュメント
API提供状況
overview
GLM-5.2は、Zhipu AIが開発した大規模言語モデルツールであり、開発者や組織が複雑なコーディングタスクや長期間にわたるソフトウェアエンジニアリングワークフローを実行できるようにします。7440億パラメータのMixture-of-Expertsアーキテクチャを特徴とし、自律型ソフトウェア開発をサポートします。このモデルは、トークンあたり約400億のアクティブパラメータを持ち、2026年6月13日にGLM Coding Planユーザー向けにリリースされ、2026年6月16日にはMIT licenseの下でオープンウェイトが利用可能になりました。GLM-5.2は、エージェント型コーディングの機能と費用対効果、特に長期間にわたる継続的な作業を必要とするタスクにおいて、独自のモデルに挑戦するために設計されています。
features
GLM-5.2は、複雑なコーディングや長期間にわたるタスクでのパフォーマンスを最適化するために設計された、いくつかのアーキテクチャおよび機能的特徴を組み込んでいます。
use cases
GLM-5.2は、その大規模なコンテキストウィンドウ、高度な推論、および費用対効果の高いオープンソースモデルの恩恵を受ける特定のユーザーグループとアプリケーション向けに設計されています。
pricing
GLM-5.2はFreemiumモデルで運用されています。APIアクセスやマネージドサービスに関する具体的な段階的料金詳細は公開されていませんが、このモデルは独自の代替モデルと比較して費用対効果が高いと認識されています。GLM-5.2のオープンウェイトはMIT licenseの下で利用可能であり、直接的なライセンス費用なしで無料のセルフホスティングと開発が可能です。
類似ツール
GLM-5.2は、規模、コンテキスト、オープンソースの利用可能性を組み合わせることで、大規模言語モデル、特にコーディングと長期間にわたるタスクに焦点を当てたモデルの競争環境において、その地位を確立しています。
DeepSeek offers a range of highly capable, cost-effective open-weight models specifically designed for coding and reasoning, with strong performance on benchmarks.
DeepSeek-V4 Pro (1.6T total, 49B active) and DeepSeek-Coder-V2 (236B total, 21B active) are open-weight models with MIT or Apache 2.0 licenses, similar to GLM-5.2's open-source nature. DeepSeek models are known for their competitive pricing, with V4 Flash being particularly cost-efficient, and offer long context windows (1M for V4, 128K for Coder-V2), comparable to GLM-5.2's 1M context window.
Mistral AI provides a family of powerful, efficient, and cost-effective models, with specialized variants like Codestral specifically optimized for coding tasks.
Mistral offers a freemium chat product and competitive API pricing, similar to GLM-5.2's freemium model and focus on cost-effectiveness. Codestral is a coding-focused model, directly competing with GLM-5.2's primary use case, and Mistral models support long context windows (e.g., 128K for Mistral Small 3.1).
Code Llama is a family of open-source large language models specifically fine-tuned by Meta for code generation, infilling, and understanding natural language instructions about code.
Code Llama is open-source and free for research and commercial use, directly aligning with GLM-5.2's open-source and cost-effective nature. While its parameter counts vary (e.g., 7B to 70B), it offers strong coding performance and supports large input contexts (up to 100K tokens), making it a direct competitor for coding tasks.
Qwen is a series of open-weight, multimodal LLMs from Alibaba Cloud with strong coding capabilities and support for long-context reasoning and multilingual tasks.
Qwen models, such as Qwen3-Coder-480B-A35B (480B total / 35B active), are open-weight (Apache 2.0) and excel in coding benchmarks, similar to GLM-5.2's focus. They offer long context windows (256K natively, expandable to 1M via Yarn), making them strong alternatives for complex coding and agentic workflows.
